{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Output models"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Class models for different types of output files.\n",
    "- OutputRun (files of type output_r00001.csv)\n",
    "- OutputMV (files of type output_mv00001.csv)\n",
    "- OutputSum (files of type output_sum.csv)\n",
    "- OutputSsoln (files of type output_ssoln.csv)\n",
    "- OutputSolMat (files of type solutionsmatrix.csv) \n",
    "\n",
    "I have not created any models for the types *output_sen.dat* or *output_log.dat* because I don't think we need to ingest these data files for any calculation into the database so far."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 192,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "from pydantic import BaseModel, ValidationError, validator, Field\n",
    "from pydantic.generics import GenericModel\n",
    "from typing import Generic, TypeVar, Generic, Optional, Dict, Type\n",
    "import pandas as pd\n",
    "%run marxan_utils.ipynb"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "MARXAN_FOLDER = '/home/jovyan/work/datasets/raw/Marxan_BLM/BLM_0.001'\n",
    "InputFile = DatFile(f'{MARXAN_FOLDER}/input.dat')\n",
    "InputFile.read()\n",
    "userInputFile = inputDatFile.from_dat(InputFile.data)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 251,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "class OutputRun(BaseModel): \n",
    "    \"\"\"\n",
    "    Class of files _r00001.csv and _best.csv\n",
    "    A file is produced for each repeat run containing a list of all the planning units selected in the solution for that run\n",
    "    \"\"\"\n",
    "# General Parameters\n",
    "    PUID: int = Field(title='Planning Unit id', \n",
    "                         description='List of planning units')\n",
    "    SOLUTION:  int = Field(title='Solution', \n",
    "                           description='Planning unit included in this solution if 1, not included if 0',\n",
    "                           ge =0, le =1)\n",
    "        \n",
    "class OutputMV(BaseModel):\n",
    "    \"\"\"\n",
    "    Class of files _mv00001.csv or _mvbest.csv\n",
    "    This file contains information about the representation of conservation features in the solution for each run.\\\n",
    "    The file contains a total of nine columns which basically report on how the solution performed relative to the targets.\\\n",
    "    Some of these are simply a summary of the information provided in the Conservation Feature File\n",
    "    \"\"\"\n",
    "# General Parameters\n",
    "    Conservation_Feature: int = Field(title = 'Conservation feature id',\n",
    "                                      description ='The unique ID number of the conservation feature')\n",
    "    Feature_Name: str = Field(title = 'Feature Name',\n",
    "                               description = 'The optional alphabetic name of the conservation feature.\\\n",
    "                               If no name has been specified then nothing will appear in this column.')\n",
    "    Target: float = Field(title= 'target',\n",
    "                           description = 'The target level of representation (if any) for that conservation feature')\n",
    "    Amount_Held: float = Field(title = 'Amount held',\n",
    "                                description = 'The amount of that conservation feature captured in the reserve system')\n",
    "    Occurrence_Target: float = Field(title = 'Occurrence target',\n",
    "                                     description ='The target number of occurrences in the reserve system for that conservation feature')\n",
    "    Occurrences_Held: float = Field(title= 'Ocurrence s held',\n",
    "                                    description= 'The number of occurrences of the conservation feature captured in the solution.\\\n",
    "                                    Again, only occurrences in valid clumps are included')\n",
    "    Separation_Target: float = Field (title= 'Separation target',\n",
    "                                     description = 'The number of mutually and adequately separated occurrences of that\\\n",
    "                                     conservation feature required in the reserve system')\n",
    "    Separation_Achieved: float = Field(title = 'Separation Achieved',\n",
    "                                      description= 'The number reported here will be the lowest of either: the number of \\\n",
    "                                      separate occurrences that are actually achieved in the reserve system ; or the target \\\n",
    "                                      number of separate occurrences. The separation count (see Appendix B-1.3.1) never exceeds \\\n",
    "                                      the separation target for that feature. This is a convention which speeds up the execution \\\n",
    "                                      of the software but it means that no information is given about how far this target is exceeded.' )\n",
    "    Target_Met: str = Field(title= 'Target met',\n",
    "                           description = 'An alphabetic variable that returns ‘yes’ if all the targets set for that feature are met,\\\n",
    "                           otherwise it returns ‘no’')\n",
    "    MPM: float = Field (title= 'Minimum Proportion Met',\n",
    "                       description= 'Propotion of target met, min in 0 max i 1',\n",
    "                       ge =0, le =1)\n",
    "        \n",
    "class OutputSum(BaseModel):\n",
    "    \"\"\"\n",
    "    Class of files _sum.csv\n",
    "    This file contains the summary information for each repeat run.\\\n",
    "    It contains nine columns, which basically report on how the solution performed relative to the targets\n",
    "    \"\"\"\n",
    "    Run_Number: int = Field(title='Run number',\n",
    "                         description='Which of the repeat runs (or solutions) the output pertains to')\n",
    "    Score: float = Field(title= 'Score',\n",
    "                       description ='This is the overall objective function value for the solution from that run.\\\n",
    "                       This includes not only the cost of the planning units and the boundary length but also the penalties\\\n",
    "                       for failing to adequately represent all conservation features or exceeding the cost threshold.\\\n",
    "                       It is useful to know this value because it is how Marxan chooses the ‘best’ solution out of your repeat runs.')\n",
    "    Cost: float = Field(title='Cost',\n",
    "                     description = 'This is the total cost of the reserve system as determined solely by the costs given to each planning unit.')\n",
    "    Planning_Units: int = Field(title= 'Planning Units',\n",
    "                               description = 'The number of planning units contained in the solution for that run')\n",
    "    Connectivity: float = Field (title ='Connectivity',\n",
    "                                description= 'The total boundary length of the reserve system.\\\n",
    "                                If boundary length is not being considered in the analyses (i.e. no Boundary Length File is provided),\\\n",
    "                                then this value will read ‘0.0’.')\n",
    "    Connectivity_Total: float = Field (title ='Connectivity Total',\n",
    "                                description= 'Total boundary of planning units in study area.')\n",
    "    Connectivity_In:float = Field (title ='Connectivity In',\n",
    "                                description= 'Sum of shared boundary between selected planning units.')\n",
    "    Connectivity_Edge:float = Field (title ='Connectivity Edge',\n",
    "                                description= 'Same as Connectivity')\n",
    "    Connectivity_Out:float = Field (title ='Connectivity Out',\n",
    "                                description= 'Sum of the outer boundaries of unselected planning units.')\n",
    "    Connectivity_In_Fraction: float = Field (title ='Connectivity In Fraction',\n",
    "                                description= 'Connectivity_In/Connectivity_Total - the larger this fraction,\\\n",
    "                                the more spatially compact the solution.')\n",
    "    Penalty: float = Field(title = 'Penalty',\n",
    "                           description = 'The penalty that was added to the objective function because the reserve system\\\n",
    "                           failed to meet the representation targets for all features. If all features are adequately represented\\\n",
    "                           then the penalty value will be either 0.0 or “-0.0”. (Because of round-off error it is not likely to be\\\n",
    "                           exactly equal to 0, but with only one decimal place presented the round-off error will probably be hidden).\\\n",
    "                           The penalty is useful to know because it can give you an idea of the cost required to meet the remaining targets,\\\n",
    "                           this is something that is not captured simply by looking at the shortfall. It is also another way to rank\\\n",
    "                           the success of runs, looking only at those solutions that have a low penalty.')\n",
    "    Shortfall: float = Field(title ='Shortfall',\n",
    "                            description = 'The amount by which the targets for conservation features have not been met\\\n",
    "                            in the solution for that run. The shortfall reported here is the total shortfall summed across\\\n",
    "                            all conservation features. The shortfall is a good indication of whether missing conservation\\\n",
    "                            features are very close or very far from their targets. If there are a number of conservation\\\n",
    "                            features which have missed their targets but the combined shortfall is very sma ll then a planner\\\n",
    "                            might not be too concerned.')\n",
    "    Missing_Values: int = Field (title ='Missing Values',\n",
    "                                description= 'The number of features that did not achieve their targets in the final solution for that run.\\\n",
    "                                This is screened according to the ‘misslevel’, which has been set in the Input Parameter File.\\\n",
    "                                If the miss level is set to 1 then every conservation feature which falls below its target level\\\n",
    "                                is counted as missing. If the miss level is set lower than 1 (e.g. 0.98), Marxan may not report a\\\n",
    "                                feature as missing even if the reserve system contains slightly less than the target amount.')\n",
    "    MPM: float = Field(title ='Minimum Proportion Met',\n",
    "                    description= 'The Minimum Proportion Met for the worst performing feature.\\\n",
    "                    That is, this value corresponds to the lowest MPM value in the missing value file.')\n",
    "        \n",
    "\n",
    "class OutputSsoln(BaseModel):\n",
    "    \"\"\"\n",
    "    Class of files _ssoln.csv\n",
    "    Summed solution provides the selection frequency of each planning unit across all runs.\\\n",
    "    Each line has the ID number of a planning unit and the number of times\\\n",
    "    that planning unit was selected in the final solution across all repeat runs \n",
    "    \"\"\"\n",
    "    planning_unit: int = Field(title='Planning Unit',\n",
    "                              description= 'ID number of a planning unit')\n",
    "    number: int = Field(title= 'Number',\n",
    "                       description= 'Number of times a planning unit was selected in the final solution across all repeat runs')\n",
    "        \n",
    "        \n",
    "# OutputSolMat\n",
    "### Depends on the number of Planning Units:\n",
    "### Create a class dynamically depending on the number of planning units of the file\n",
    "### https://stackoverflow.com/questions/62267544/pydantic-generate-model-from-dict\n",
    "#OutputSolMat = createDynamicModel(filename= filename, name= 'OutputSolMat', dict_def= d)\n",
    "\n",
    "class OutputSolutionsMatrix(BaseModel):\n",
    "    SolutionsMatrix: str = Field(..., title='Solution number',\n",
    "                    description='Solution number')\n",
    "    PU: Dict[str, float] = Field(..., title='Planning unit selection', \n",
    "                               description='Pllaning unites selectes in each solution. The dictionary parameters represent:\\\n",
    "                               key = Planning unit number (P1, P2, P3...), value= selection in this solution (0= False, 1 = True)')\n",
    "    \n",
    "#     @validator('SolutionsMatrix')\n",
    "#     # Check that the number of output solutions is the same as in the input.dat file\n",
    "#     def SolutionsMatrix_is_valid(cls, method:str) -> str:\n",
    "#         InputFile = DatFile(f'{MARXAN_FOLDER}/input.dat')\n",
    "#         InputFile.read()\n",
    "#         userInputFile = inputDatFile.from_dat(InputFile.data)\n",
    "#         solNum = userInputFile.NUMREPS\n",
    "#         if len('SolutionsMatrix') != solNum:\n",
    "#             raise ValueError(f\"Solutions in input file is {solNum} but got {len(SolutionsMatrix)}\")\n",
    "#         return method\n",
    "        \n",
    "    \n",
    "#     @validator('PU')\n",
    "#     # Check that the number of output planning units is the same as in the pu.dat file\n",
    "#     def PU_is_valid(cls, method:dict) -> dict:\n",
    "#         InputFile = DatFile(f'{MARXAN_FOLDER}/input.dat')\n",
    "#         InputFile.read()\n",
    "#         userInputFile = inputDatFile.from_dat(InputFile.data)\n",
    "#         filename = f'{MARXAN_FOLDER}/{userInputFile.INPUTDIR}/{userInputFile.PUNAME}'\n",
    "#         userPlanningUnits = CreateListModelFromFile(f'{MARXAN_FOLDER}/{userInputFile.INPUTDIR}/{userInputFile.PUNAME}', planningUnits)\n",
    "#         puNum =len(userPlanningUnits)\n",
    "#         if len(PU) != puNum:\n",
    "#             raise ValueError(f\"PU in input file is {puNum} but got {len(PU)}\")\n",
    "#         return method"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 114,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[OutputRun(PUID=1, SOLUTION=1), OutputRun(PUID=2, SOLUTION=0)]"
      ]
     },
     "execution_count": 114,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# Test OutputRun\n",
    "filename = f'{MARXAN_FOLDER}/{userInputFile.OUTPUTDIR}/{userInputFile.SCENNAME}_r00001.csv'\n",
    "CreateListModelFromFile(filename, OutputRun)[0:2]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 115,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[OutputMV(Conservation_Feature=59, Feature_Name='nan', Target=37707000.0, Amount_Held=39430000.0, Occurrence_Target=0.0, Occurrences_Held=241.0, Separation_Target=0.0, Separation_Achieved=0.0, Target_Met='yes', MPM=1.0),\n",
       " OutputMV(Conservation_Feature=58, Feature_Name='nan', Target=4341000.0, Amount_Held=6960000.0, Occurrence_Target=0.0, Occurrences_Held=29.0, Separation_Target=0.0, Separation_Achieved=0.0, Target_Met='yes', MPM=1.0)]"
      ]
     },
     "execution_count": 115,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# Test OutputMV\n",
    "filename = f'{MARXAN_FOLDER}/{userInputFile.OUTPUTDIR}/{userInputFile.SCENNAME}_mv00001.csv'\n",
    "CreateListModelFromFile(filename, OutputMV)[0:2]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 116,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[OutputSum(Run_Number=1, Score=1364180.78791, Cost=1334628.0, Planning_Units=3191, Connectivity=14404000.0, Connectivity_Total=51664000.0, Connectivity_In=5562000.0, Connectivity_Edge=14404000.0, Connectivity_Out=31698000.0, Connectivity_In_Fraction=0.107657, Penalty=744.78791, Shortfall=2381000.0, Missing_Values=0, MPM=0.996153),\n",
       " OutputSum(Run_Number=2, Score=1371390.855987, Cost=1340920.0, Planning_Units=3202, Connectivity=14640000.0, Connectivity_Total=51664000.0, Connectivity_In=5488000.0, Connectivity_Edge=14640000.0, Connectivity_Out=31536000.0, Connectivity_In_Fraction=0.106225, Penalty=1190.855987, Shortfall=2360000.0, Missing_Values=0, MPM=0.959233)]"
      ]
     },
     "execution_count": 116,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# Test OutputSum\n",
    "filename = f'{MARXAN_FOLDER}/{userInputFile.OUTPUTDIR}/{userInputFile.SCENNAME}_sum.csv'\n",
    "CreateListModelFromFile(filename, OutputSum)[0:2]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 117,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[OutputSsoln(planning_unit=12178, number=0),\n",
       " OutputSsoln(planning_unit=12177, number=0)]"
      ]
     },
     "execution_count": 117,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# Test OutputSsoln\n",
    "filename = f'{MARXAN_FOLDER}/{userInputFile.OUTPUTDIR}/{userInputFile.SCENNAME}_ssoln.csv'\n",
    "CreateListModelFromFile(filename, OutputSsoln)[0:2]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 253,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
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